Kohort analizi aranıyor! Her ürün yeni kullanıcı edinimini, kullanıcı kaybını veya kullanıcı başı gelirinin kaydını tutuyor. “Neden” soru zarfı ile bu performans göstergelerini ele aldığımızda ise çeşitli hipotezler geliyoruz. Ancak bunların kimi doğru, kimi yanlış. Hatta aynı anda hem doğru hem de yanlış olabilir. Bu içeriğimizde kullanıcı davranışlarını anlama işini şansa bırakmıyor ve kohort analizleriyle dönüşümlerin, kullanıcı ediniminin ya da kaybının sebebini, örüntülerde arıyor ve ortaya koyuyoruz. İyi okumalar!
İçindekiler:
- Kohort Analizi Nedir?
- Kohort Analizi Türleri Nelerdir?
- Kohort Tablosu Nasıl İncelenir?
- Kohort Analizi Nasıl Yapılır?
- Yapay Zeka Kohort Analizini Özetliyor!
Kohort Analizi Nedir?
Kohort Analizi (Cohort Analysis), spesifik kullanıcı gruplarının davranışlarını takip etme, inceleme ve anlama yöntemidir. Kohort kelimesinin anlamı grup iken, bu bağlamda belli bir zaman diliminde, ortak karakteristik özelliklere sahip olan kullanıcılardan bahsediyoruz. Kullanıcı yolculuğunu verilerle çizmek, daha optimize hale getirmek ve sağlıklı bir müşteri edinimi elde etmek için bu merdivene benzeyen kohortları çalışıyoruz. Yani, “neden kullanıcı kaybı yaşanıyor” sorusu için yanıt olarak geliştirdiğimiz hipotezleri daha tutarlı şekilde geliştirmek ve en doğru yanıtı sağlamak için, çözümü kullanıcı davranışlarını veriye aktarmakta buluyoruz. Bunun da bir getirisi olarak hızlı ve isabetli şekilde aksiyon alıp, kullanıcı yolculuğunu zorlu kılan pürüzleri ortadan kaldırıyoruz.

Kohort Analizi Türleri Nelerdir?
Kohort analizi yaparak ürün performansını farklı kriterler altında değerlendirebiliriz. Burada iş kohortları, yani müşteri segmentlerini yeterince detaylı şekilde ele almak ve biraz da sayıların ötesini görebilmeye kalıyor. Ancak baktığımız zaman iki temel kohort analizi türünden bahsedebiliriz:
- Kullanıcı edinimi (acquisition) kohortu: Kullanıcının ürün ve servise ilk defa kaydoldukları andan itibaren gruplandırılmasına dayanır. Özellikle de yeni kullanıcı sayısını takip etmek ve yeni kullanıcıların etkileşimini incelemek adına bu kohorta odaklanıyoruz.
- Davranışsal (behavioral) kohort: Ürün ile etkileşim içinde olan kullanıcıların, belli davranış türüne göre gruplandırıldığı kohort türüdür. Örneğin, kaç kullanıcının ürünü sepete ekledikten sonra 48 saat içinde satın alım gerçekleştirdiğini izlemek için bu kohort analizine başvururuz. Bu segmentin analiz etmenin amacı, hangi belirli davranışların kullanıcı kaybı (churn) ya da tutunumu (retention) üzerinde etkisi olduğunu anlamak ve geri kalan kohortlar ile kıyaslamaktır.
Kohort Tablosu Nasıl İncelenir?
Kohort tablosu, birden fazla konuda kullanıcı davranışlarını incelememize yardımcı olmasıyla pek çok profesyonelin eli, kolu oluyor. Örneğin, bir üstteki tablomuzu yatay, dikey ve çapraz şekilde okuyarak kullanıcı davranışı hakkında farklı gerçeklere ulaşabiliriz. Örneğin;
- Yatay okursak, belli bir günde zaman noktasında, yani kohortun, günden güne tutunum oranlarını ve değişimini gözlemleyebiliriz. Eğer tablomuz lokasyon, yaş, cinsiyet gibi farklı alt gruplara ayrıldıysa, aralarında karşılaştırma da yapabiliriz.
- Dikine okuduğumuzda, belli bir zaman noktasında farklı kohortların nasıl davrandığını görebiliriz. Yani bizim tablomuzda 15 Nisan’da gelenlerin 3. günü ile 16 Nisan’da gelenlerin 3. gününe bakıp, iki kohort arasında bu davranış değişiminin ne yönde olduğunu görebiliriz. Bazen iyileştirmelerin pozitif etkisini, bazen kötü gidişatı dikine okuma ile ortaya koyabiliriz. Ayrıca tatil gibi dönemsel değişimlerin etkisini bu okuma ile ortaya görebiliriz.
- Çapraz okuduğumuzda ise şayet artış ya da düşüş trendi varsa, bunun ne zaman değiştiğini görebiliriz. Merdiveni takip ederek, değişimin devam edip etmediğini seyredebilir, örüntü varsa bu değişimi doğrulayabiliriz
Kohort Analizi Nasıl Yapılır?
Veriyi Toplamak
- Kullanıcı Verisi: Tekil müşteri kimlikleri (ID veya e-posta) ve diğer veriler toplanır.
- İşlem Tarihleri: Satın alımların gerçekleştiği tarih ve saat.
- Kullanıcı Edinim Tarihleri: İlk satın alım ve dönüşümün gerçekleştiği tarih ve saat.
- Ek Davranışsal Veri (Opsiyonel): Yaş grubu, milliyet, kampanya, ilk işlemde kullanılan indirim kodu gibi bilgileri kullanabilirsiniz.
- Rapor Metriği: Sipariş değeri, sipariş sayısı, müşteri sayısı veya hesaplanmış KPI'lar (ör. kar marjı, müşteri tutundurma oranı).
- Kohort Kimlikleri Belirleme: Zaman aralıklarına göre kullanıcıları gruplandırın: günlük, haftalık, aylık kohortlar belirleyebilirsiniz.
- Geçen Zamanı Hesaplama: Kullanıcı edinim tarihinden kayıp tarihine kadar geçen zaman hesaplanır.
Hedefleri ve Metrikleri Belirle
Kohort analizine başlamadan önce hedefler açık bir şekilde belirlenmeli. Örneğin, hedefimiz kullanıcı edinimini artırmak ya da kullanıcı kaybını en aza indirmek olabilir. Daha sonra elimizdeki veriyi ve tabloyu incelemeye geçebiliriz. Daha sonra, hedefimize doğru yürümek için hangi metriklere mercek tutacağımızdan da emin olmalıyız.
Kohort Analiz Tablosu Oluştur
Tüm veriyi elde ettikten sonra kohort tablosu oluşturmak için kolları sıyavabiliriz. Bunun için gerekli araştırmayı yaptığınızda, Mixpanel, Amplitude ve Google Analtics gibi araçların işinizi kolaylaştıracağını görebilirsiniz. Kohort tablomuzun temel elementleri ise müşteri edinimin tarihleri, geçen süre ve tablo ile ortaya çıkarmak istediğiniz hedefle ilgili metrikler olacaktır. Unutmayın, bu tablo kullanıcı davranışındaki değişim ve örüntüleri gösterir ancak sebebi vermez. Bu yüzden doğrudan sonuca atlamak yerine, tabloyu detaylı şekilde inceleyerek hipotezler elde etmeliyiz.
Test Et
Analizle birlikte elde ettiğin yanıtlar ve problem tespiti sonrası gerekli iyileştirmeleri yaptın bile! Ancak, kohort analizinden başarıya varmak için bu yeterli değil. Geçerli değişiklikler sonrası ilgili tabloyu yeniden oluşturup, iki dönem arasındaki değişiklikleri izlemen gerekiyor. Örneğin yaptığın değişiklik, mail marketing kanalını efektif kullanmak olsun. Bunun sonrasında eğer churn oranı ve kullanıcıların spamları yükseliyorsa, bu stratejini revize etmen anlamına gelebilir. Daha doğru ve müşteri merkezli bir mail marketing kampanyası sonrası, anahtar performans göstergelerinde (KPI) olumlu değişiklikler ve bir sonraki aşamaya geçebilirsin.
Yapay Zeka Kohort Analizini Özetliyor!
Kohort analizi, kullanıcıları belirli özelliklerine göre gruplandırarak zaman içinde nasıl etkileşimde bulunduklarını incelemeye olanak tanır. Bu analiz pazarlama, satış ve ürün ekiplerinin de kullanıcı davranışlarını anlamalarına, trendleri ortaya çıkarmalarına ve daha etkili stratejiler geliştirmelerine yardımcı olur. Kohort analizi, kullanıcı edinimi, tutma oranları ve gelir üzerine içgörüler sunarak, farklı ekiplerin hedeflerine ulaşmalarına ve ürün iyileştirmeleri yapmalarına olanak sağlar.